MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4415933662 · doi:10.1109/tnsre.2025.3628192

Improved Sensation With Transcutaneous Spinal Cord Stimulation Following Chronic Spinal Cord Injury

2025· article· en· W4415933662 sur OpenAlexaff
Jessica M. D’Amico, Kristen Gelenitis, Fatma İnanıcı, Edelle C. Field‐Fote, Candace Tefertiller, Chet T. Moritz

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePain Management and Treatment
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSensationSpinal cord injuryPain sensationRehabilitationSensory systemSpinal cord stimulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Following spinal cord injury (SCI), recovery of sensation is often neglected despite its critical roles in motor task execution and injury prevention. The Up-LIFT trial recently found targeted transcutaneous spinal cord stimulation (tSCS) combined with rehabilitation significantly improved sensation in addition to upper extremity (UE) strength and function. Here, we explore the clinical and functional significance of these sensory improvements. METHODS: Sixty participants with chronic, incomplete cervical SCI completed a two-month rehabilitation run-in phase followed by two months of tSCS + rehabilitation. At baseline and following each month of therapy, sensation was assessed using the sensory components of the International Standards for Neurological Classification of Spinal Cord Injury (ISNCSCI) exam and the Graded Redefined Assessment of Strength, Sensibility, and Prehension (GRASSP). The magnitude, distribution, and meaningfulness of changes in sensory metrics were analyzed. Stepwise linear regression models assessed the relative strengths of relationships between sensation and/or motor abilities with functional outcomes. RESULTS: Following combined tSCS+rehabilitation, ISNCSCI-Upper Extremity light touch and pin prick scores significantly improved (all p $\le 0.01$ ) with more than 50% of individuals with initial sensory deficits in upper extremity dermatomes demonstrating improvements following tSCS+rehabilitation. Notably, 53% of participants gained new upper extremity sensation following tSCS intervention. In line with these findings, GRASSP palmar sensibility improved across all three fingertip locations (p = 0.006), with both ISNCSCI and GRASSP assessments revealing that the largest improvements occurred at the C8 dermatome. ISNCSCI UE sensory scores correlated moderately with functional assessments (Capabilities of Upper Extremity Test (CUE-T) $\rho =0.57$ ; GRASSP Prehension Performance $\rho =0.51$ ), with stepwise regression models revealing that the inclusion of UE sensation alongside UE motor scores provided better prediction of both functional assessment scores compared to motor scores alone. No improvements were noted following rehabilitation alone. CONCLUSIONS: tSCS + rehabilitation induced widespread and clinically meaningful improvements in sensation across multiple dermatomes. These sensory improvements, together with improved strength, are important for conferring functional gains.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,257 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueIEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation EngineeringMême sujetPain Management and TreatmentTravaux en français237 207